> 数据图表你知道复杂版式场景中 OCR 整体输出比大模型更稳定2026-8-2从技术路径与应用需求看，大模型（LLM）在可预见的中短期内难以替代传统 OCR 在高精度文字识别场景中的核心作用，反而更可能作为上游能力对 OCR 形成补充。尽管 LLM 在文本生成、语义理解与内容总结等任务中具备明显优势，但在对识别精度、结果稳定性及可审计性要求较高的场景中，尤其是复杂版式、生僻字体、密集表格及证照类文档处理等场景，其表现仍存在一定局限。整体来看，在高可靠性要求的业务环境中，OCR 仍是不可替代的基础能力。 实验结果表明大模型在复杂 OCR 场景中存在稳定性不足问题。中科院与中科大团队在对DeepSeek-OCR 等视觉语言模型进行系统测试时发现，其在自然语言文本条件下表现较好，但在去除语义信息或使用随机文本后，识别精度出现明显下降，而传统流水线 OCR 仅出现有限精度波动，整体输出仍保持稳定。此外，在长文本及复杂版式场景中，大模型容易出现上下文失效及结果不一致等问题。该结果表明，当前端到端模型在 OCR 任务中的表现仍高度依赖语义推断能力，而非纯粹视觉识别能力。华泰证券综合其他
